<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />저자
Damien Perret, PhD, 프랑스 원자력위원회 연구 개발 과학자
Jean Luc Dussossoy, 프랑스 원자력위원회 연구 개발 과학자
문맥
고준위 핵 폐기물의 유리화를위한 유리 제제는 수년 동안 연구 중에있다. 유리 재료는 1960 년대 초 캐나다, 프랑스, 미국, 독일, 러시아와 같은 많은 국가에서 고준위 핵 폐기물 조절을 위해 선택되었습니다. 유리는 녹기가 어렵고 화학적으로 안정하기 때문에 방사성 핵종은 오랜 기간 동안 유리 매트릭스에 갇혀있을 수 있습니다. 산업 공정 중에, 액체 폐기물은 소성되고 퍼니스에서 분쇄 된 유리 (프릿)와 혼합된다. 용해 된 유리는 스테인레스 강 용기에 부어 안정된 형태로 응고됩니다.
그 제형의 복잡성 외에도, 핵 유리는 또한 산업화 된 유리화 공정에 특정한 요구 사항을 충족시켜야한다. 결과적으로, 제형 데이터, 물리적 및 화학적 특성 및 유리화 프로세스와 관련된 데이터를 포함하여 많은 양의 데이터를 연속적으로 처리해야합니다.
구두 발표 내용
2010 년에 JMP 소프트웨어는 프랑스 원자력위원회에서 핵 유리 배합을 개발하는 R & D 팀에 의해 구현되었습니다. 2011 년 Denver에서 개최 된 Discovery Summit Conference에서 우리는 JMP 통계 분석 플랫폼을 사용하여 유리 조성 도메인을 고도의 복잡성으로 비교하는 방법을 보여주었습니다. 문제의 유리 제제의 복잡성을 고려할 때 실험 설계 (DOE) 접근법을 사용해야합니다. 2011 년 JMP 9 통계 분석 플랫폼이 당시에 모든 사양을 정확히 충족하지 못하는 이유를 설명했습니다. 그러나 그 이후 JMP 개발자들은 많은 발전을 이루었고 JMP 11은 고도로 제한된 실험 영역을 조사하기 위해 혼합 DOE를 생성하고 분석하는 강력한 방법을 제공합니다. 프리젠 테이션 중, 우리는 혼합물 설계에 대한 몇 가지 기본을 제시하고, JMP Pro 11 Mixture DOE 플랫폼을 사용하는 방법을 보여줍니다. 선형 제약 조건을 지닌 7 가지 성분의 혼합물을 예로 들어 설명합니다. 우리는 JMP로 생성 된 최적의 설계로 다른 상업용 소프트웨어 패키지를 사용하여 이전의 "거리 기반 설계"접근 방식을 약 10 년간 비교합니다. D- 효율 및 예측의 평균 분산과 같은 다양한 최적 성 기준이 고려됩니다.
JMP 개발자는 Fit Model과 Stepwise 플랫폼을 개선하기 위해 노력했기 때문에 더 정확한 속성 대 컴포지션 예측 모델을 만들 수 있습니다. 프레젠테이션을하는 동안 JMP에서 JMP DOE 플랫폼에서 얻은 결과와 외부 데이터 세트의 결과를 분석하는 방법을 보여줍니다. 우리는 점도 - 성분 모델의 예를 제시하고, 예측 프로파일 러 도구가이 어플리케이션에 매우 유용한 이유를 설명합니다. 마지막으로, 우리는 JMP 다 변수 플랫폼 (PCA와 클러스터링)이 핵 유리 배합 분야에서 수십 년 동안 생성해온 거대한 데이터 세트를 분석하는 데 얼마나 관련이 있는지 설명합니다.
서지
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